4分布式计算《大数据云服务》
《云计算技术》课程标准
《云计算技术》课程标准一、课程概述《云计算技术》课程旨在让学生了解和掌握云计算的基本概念、原理和技术，以及其在各行各业的应用。
通过本课程的学习，学生将能够理解云计算的基本架构、服务模型和关键技术，熟悉常见的云服务和应用，并能够根据实际需求选择和配置合适的云服务。
二、课程目标1、理解云计算的基本概念、原理和技术，掌握云计算的基本架构和服务模型。
2、熟悉常见的云服务和应用，了解云服务的优势和适用场景。
3、能够根据实际需求选择和配置合适的云服务，了解云服务的部署和运维。
4、掌握云安全的基本概念和防护措施，了解合规性和隐私保护的重要性。
5、通过实践操作，加深对云计算技术的理解和应用能力。
三、课程内容1、云计算的基本概念和原理2、云计算的架构和服务模型3、常见的云服务和应用4、云服务的选择和配置5、云服务的部署和运维6、云安全的概念和防护措施7、实践操作：云服务的配置和管理四、教学方法本课程采用理论教学和实践操作相结合的方式，以激发学生的学习兴趣和主动性，提高其实践操作能力。
具体方法包括：1、理论教学：通过课堂讲解、案例分析等方式，让学生了解云计算的基本概念、原理和技术，掌握云服务的选择、配置、部署和运维等方面的知识。
2、实践操作：通过实验室实践、项目实训等方式，让学生熟悉常见的云服务和应用，掌握云服务的配置和管理技能，加深对云计算技术的理解和应用能力。
3、小组讨论：通过小组讨论的方式，鼓励学生交流和分享学习心得和经验，促进团队协作和创新能力的培养。
4、在线学习：通过在线学习平台，让学生在课后自主进行拓展学习，提供学习的灵活性和个性化。
五、课程评价本课程的评价采用多种方式相结合的方式，包括：1、平时成绩：通过课堂表现、作业完成等情况进行评价。
2、期末考试：通过笔试或机试等方式进行期末考试评价。
3、项目实训：通过小组项目实训的方式进行实践操作评价。
4、学习报告：通过撰写学习报告的方式进行学习成果展示和总结评价。
《云计算》教学大纲
《云计算》教学大纲一、课程概述云计算是一种基于互联网的计算方式，它提供了灵活、高效、可扩展的计算资源和服务。
本课程旨在让学生全面了解云计算的概念、架构、技术和应用，培养学生在云计算领域的实践能力和创新思维。
二、课程目标1、使学生掌握云计算的基本概念、原理和体系结构。
2、熟悉云计算的主要服务模式（IaaS、PaaS、SaaS）和部署模式（公有云、私有云、混合云、社区云）。
3、了解云计算中的关键技术，如虚拟化、分布式存储、分布式计算、数据管理等。
4、掌握云计算平台的搭建和管理方法。
5、能够运用云计算技术解决实际问题，具备一定的云计算应用开发能力。
6、培养学生的创新意识和团队合作精神，提高学生的综合素质。
三、课程内容1、云计算概述云计算的定义和特点云计算的发展历程和趋势云计算与传统计算模式的比较2、云计算体系结构云计算的服务层次（IaaS、PaaS、SaaS）云计算的部署模式（公有云、私有云、混合云、社区云）云计算的架构模型（包括前端、后端、管理平台等）3、云计算关键技术虚拟化技术（服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化）分布式存储技术（Hadoop 分布式文件系统、分布式对象存储等）分布式计算技术（MapReduce、Spark 等）数据管理技术（NoSQL 数据库、数据仓库等）云计算安全技术（身份认证、访问控制、数据加密等）4、云计算平台主流云计算平台（如 Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform 等）云计算平台的搭建和配置云计算平台的管理和监控5、云计算应用开发基于云计算平台的应用开发框架和工具开发云计算应用的案例分析云计算应用的测试和部署6、云计算的行业应用云计算在企业信息化中的应用云计算在大数据处理中的应用云计算在人工智能中的应用云计算在医疗、教育、金融等领域的应用四、教学方法1、课堂讲授通过讲解和演示，让学生掌握云计算的基本概念、原理和技术。
分布式计算、云计算与大数据习题参考解答
《分布式计算、云计算与大数据》习题解答参考第1章分布式计算概述一、选择题1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD二、简答题1，参考1.1.1和节2，参考1.1.2节3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节4，单播和组播5，超时和多线程三、实验题1.进程A在进程B发送receive前发起send操作进程A进程B发出非阻塞send操作，进程A继续运行发出阻塞receive操作，进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行发出阻塞receive 操作，进程B被阻塞收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作进程A 进程B发出阻塞send 操作，进程A 被阻塞发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作发出阻塞send操作，进程A被阻塞发出阻塞receive操作，进程B被阻塞收到进程A发送的数据，进程B被唤醒收到进程B返回的数据，进程A被唤醒3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中receiveoperationsendoperationt=1在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中t=1receiveoperationsendoperation2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图m1m1m2m2第2章分布式计算范型概述1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等5.参考节6.参考节7.略8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最有效率的方式运行，适用于各参与者地位平等的网络；分布式对象范型，是抽象化的远程调用，适用于复杂的分布式计算应用等。
分布式计算与云计算
分布式计算与云计算随着科技的不断发展，计算机技术也在不断创新进步。
分布式计算和云计算作为当前计算机领域的热门话题，对于提高计算效率、降低成本、改善用户体验等方面都有着重要作用。
本文将详细介绍分布式计算与云计算的概念、原理及其在实际应用中的优势。
一、分布式计算的概念和原理分布式计算是指将一个计算任务分解成多个子任务，由多台计算机协同进行计算的方式。
它的核心思想是将一个庞大而繁琐的计算问题分解成多个简单的子问题，并通过网络将这些子问题分发给不同的计算机进行并行计算，最后将各个子问题的计算结果进行汇总，得到最终的计算结果。
分布式计算的原理主要包括任务划分、任务分发、计算节点协同和结果合并四个步骤。
首先，将整个任务划分为多个子任务，确保每个子任务独立可计算，无需依赖其他子任务。
然后，通过调度器将这些子任务分发给可用的计算节点，确保任务均匀分布，各个计算节点负载平衡。
接着，各个计算节点对所接收到的子任务进行并行计算，直到计算完成。
最后，将各个计算节点的计算结果进行合并，得到整个任务的最终结果。
二、云计算的概念和原理云计算是一种通过网络提供可按需访问的共享计算资源的计算模式。
它以互联网为基础，利用虚拟化技术将计算资源（包括计算机、存储设备、网络设备等）进行整合和管理，以满足用户随时随地获取所需计算资源的需求。
云计算的原理主要分为三个层次：基础设施即服务（Infrastructureas a Service，IaaS）、平台即服务（Platform as a Service，PaaS）和软件即服务（Software as a Service，SaaS）。
在IaaS层次，云计算提供基础设施，如虚拟机、存储空间等，用户可以在上面部署自己的操作系统和应用程序，拥有最大的灵活性和控制权。
在PaaS层次，云计算提供了应用程序开发和部署的平台，如数据库、开发工具等，用户只需要关注自己的应用开发，无需关心底层的基础设施。
在SaaS层次，云计算提供完整的软件应用服务，用户只需通过浏览器等终端设备访问云端的应用程序，无需安装和维护软件，只需支付所使用的服务费用。
2024版《第12课云计算》精品课件
《第12课云计算》精品课件•云计算概述•基础设施即服务（IaaS）•平台即服务（PaaS）•软件即服务（SaaS）目•云计算安全与隐私保护策略•总结回顾与展望未来发展趋势录01云计算概述云计算定义与发展历程云计算定义云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
发展历程云计算经历了从网格计算、效用计算、自主计算到云计算的演变过程，实现了从提供单一计算资源到提供综合信息服务能力的飞跃。
云计算特点及优势分析特点云计算具有超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性等特点，使得用户可以按需获取计算资源，提高了资源的利用率和灵活性。
优势分析云计算可以降低企业IT成本，提高资源利用率和响应速度，同时提供了高可用性和可扩展性，使得企业可以更加专注于业务创新和发展。
典型应用场景介绍IaaS应用场景基础设施即服务（IaaS）主要提供计算、存储和网络等基础设施服务，适用于需要灵活扩展和自定义基础设施的企业。
PaaS应用场景平台即服务（PaaS）主要提供应用程序开发和部署所需的平台和环境，适用于需要快速开发和部署应用程序的企业。
SaaS应用场景软件即服务（SaaS）主要提供软件应用程序服务，用户可以通过互联网直接使用软件，无需安装和维护，适用于需要降低软件成本和简化软件管理的企业。
02基础设施即服务（IaaS）0102概念定义IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）是云计算的一种服务模式，它通过互联网提供虚拟化的计算资源，包括服务器、存储、网络等。
弹性扩展根据业务需求灵活调整资源规模。
按需付费根据实际使用量支付费用，降低成本。
高可用性提供高可用性和容错能力，确保业务连续性。
自动化管理通过API和工具实现资源的自动化管理和配置。
030405IaaS概念及功能介绍Amazon Web Services(AWS)提供全面的IaaS服务，包括EC2（虚拟服务器）、S3（对象存储）、VPC（虚拟私有云）等。
《云计算》教学大纲
《云计算》教学大纲教学大纲云计算一、引言云计算是近年来快速发展的一项技术，在各个领域都得到广泛应用。
本教学大纲旨在介绍云计算的基本概念、原理和应用，并培养学生在云计算领域的基本技能和创新能力。
二、课程简介1. 课程名称：云计算2. 学时安排：总学时为40小时，其中理论学时为30小时，实践学时为10小时。
3. 教学方式：通过理论授课、案例分析、实践操作等方式进行教学。
4. 课程目标：掌握云计算的基本概念、原理和应用，并能够独立进行云计算相关的项目开发和管理。
三、教学内容1. 云计算概述1.1 云计算定义及特点1.2 云计算与传统计算的区别与联系1.3 云计算的优势和挑战2. 云计算基础技术2.1 虚拟化技术2.1.1 虚拟化的基本原理2.1.2 虚拟化在云计算中的应用2.2 分布式计算技术2.2.1 分布式计算的概念和特点2.2.2 分布式计算在云计算中的应用2.3 大数据技术2.3.1 大数据的概念和特征2.3.2 大数据处理在云计算中的应用3. 云计算服务模型3.1 基础设施即服务（IaaS）3.2 平台即服务（PaaS）3.3 软件即服务（SaaS）3.4 云计算服务模型的选择与应用案例分析4. 云计算安全和隐私保护4.1 云计算安全威胁及应对策略4.2 云计算隐私保护的挑战和解决方案5. 云计算应用案例5.1 云存储和备份5.2 云平台开发与部署5.3 云计算在企业中的应用5.4 云计算在教育、医疗等行业中的应用四、实践操作1. 云平台搭建与配置1.1 搭建开发环境1.2 配置云服务器1.3 管理云资源2. 云计算项目开发2.1 云平台应用开发2.2 云服务集成与调用2.3 项目部署与运维五、教学评估与考核1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
2. 实践项目：根据学生的实践操作成果进行评估。
3. 期末考试：涵盖课程理论知识和实践技能的考核。
4. 总评成绩的计算方式：平时成绩占30%，实践项目占40%，期末考试占30%。
政府行业政务大数据云服务方案
行业政务大数据云服务方案第1章政务大数据云服务概述 (4)1.1 政务大数据发展背景 (4)1.2 政务大数据云服务意义 (4)1.3 政务大数据云服务架构 (4)第2章数据资源整合与治理 (5)2.1 数据资源梳理与归集 (5)2.1.1 数据资源调查与分析 (5)2.1.2 数据资源目录编制 (5)2.1.3 数据采集与传输 (5)2.1.4 数据归集与存储 (5)2.2 数据治理体系构建 (5)2.2.1 数据治理组织架构 (6)2.2.2 数据治理政策法规 (6)2.2.3 数据治理标准规范 (6)2.2.4 数据治理技术支撑 (6)2.3 数据质量管理与优化 (6)2.3.1 数据质量评估 (6)2.3.2 数据清洗与整合 (6)2.3.3 数据质量管理机制 (6)2.3.4 数据优化策略 (6)第3章政务云平台建设 (6)3.1 政务云基础设施规划 (7)3.1.1 硬件设施 (7)3.1.2 网络架构 (7)3.1.3 数据存储 (7)3.2 云计算资源调度与管理 (7)3.2.1 资源调度 (7)3.2.2 资源管理 (8)3.3 云安全体系建设 (8)3.3.1 物理安全 (8)3.3.2 网络安全 (8)3.3.3 数据安全 (8)第4章大数据平台构建 (8)4.1 大数据技术选型与架构设计 (8)4.1.1 技术选型 (8)4.1.2 架构设计 (9)4.2 数据存储与计算能力提升 (9)4.2.1 存储能力提升 (9)4.2.2 计算能力提升 (9)4.3 数据挖掘与分析应用 (10)4.3.1 数据挖掘应用 (10)第5章政务数据共享与开放 (10)5.1 政务数据共享机制设计 (10)5.1.1 共享原则 (10)5.1.2 共享机制 (10)5.1.3 共享流程 (11)5.2 数据开放平台建设 (11)5.2.1 平台架构 (11)5.2.2 技术路线 (11)5.2.3 功能设计 (11)5.2.4 运营保障 (11)5.3 数据共享与开放的法规政策保障 (11)5.3.1 法律法规 (11)5.3.2 政策措施 (11)5.3.3 标准规范 (11)5.3.4 保密与安全 (11)第6章智能化政务服务 (12)6.1 人工智能技术应用于政务服务 (12)6.1.1 智能问答与在线客服 (12)6.1.2 语音识别与智能 (12)6.1.3 人工智能辅助办公 (12)6.2 智能审批与决策支持 (12)6.2.1 智能审批 (12)6.2.2 决策支持 (12)6.3 个性化政务服务推荐 (12)6.3.1 用户画像构建 (12)6.3.2 个性化推荐算法 (12)6.3.3 动态调整与优化 (13)第7章安全与隐私保护 (13)7.1 政务大数据安全策略制定 (13)7.1.1 物理安全策略 (13)7.1.2 网络安全策略 (13)7.1.3 数据安全策略 (13)7.1.4 应用安全策略 (13)7.2 数据加密与脱敏技术 (13)7.2.1 数据加密技术 (13)7.2.2 数据脱敏技术 (13)7.3 隐私保护与合规性检查 (14)7.3.1 隐私保护策略 (14)7.3.2 合规性检查 (14)7.3.3 隐私保护评估 (14)第8章政务大数据应用场景 (14)8.1 智慧城市与大数据应用 (14)8.1.1 城市规划与管理 (14)8.1.3 公共安全与应急指挥 (14)8.2 政务服务效能提升 (14)8.2.1 政务信息资源共享 (15)8.2.2 互联网政务服务 (15)8.2.3 决策支持 (15)8.3 社会治理与风险防范 (15)8.3.1 社会治安综合治理 (15)8.3.2 网络舆情监测 (15)8.3.3 风险评估与防范 (15)8.3.4 公共服务优化 (15)第9章项目实施与运维保障 (15)9.1 项目实施方案与进度管理 (15)9.1.1 实施方案制定：结合行业特点及需求，制定详细的实施方案，包括项目目标、范围、工作内容、技术路线、资源配备、风险管理等。
《云计算》核心课程标准
《云计算》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是云计算的基本概念、发展现状、主要平台的部署及关键技术、虚拟化与容器技术、云计算的实用化、国内外云计算服务与大规模应用、环境云和万物云典型行业应用介绍与剖析等内容，为后续的大数据实训课程打好坚实的基础。
二、课程设计与理念（一）以“工种（岗位）技能标准”设计课程本课程具有很强的实践性，目标是使学生通过本课程所规定的全部教学内容的学习，能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的认识，熟悉云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景。
（二）理论教学与实践教学相结合，以实践教学为中心重点培养学生的职业能力本课程采用理论与实操一体化教学，理论与实操紧密联系，环环相扣，将理论与实操对应起来，使理论真正起到指导实操的作用。
传统教学重理论轻实践实训，改革后的本课程侧重实训实操教学，强调学生职业能力与动手能力的培养。
理论教学围绕实操转，教学以学生职业能力为根本，以学生职业能力的培养引领教学全过程。
（三）采用项目教学与任务驱动教学法相结合的方式进行教学本课程系统介绍了云计算的理论知识、主流技术和实战应用，包括大数据与云计算、Google云计算原理与应用、Amazon云计算AWS、微软云计算Windows Azure、Hadoop2.0:主流开源云架构、Hadoop2.0大家族、虚拟化技术、OpenStack开源虚拟化平台、云计算数据中心以及云计算核心算法等内容，并深度剖析了国内云计算技术发展和云计算在互联网领域的展望。
期望学生对云计算技术有比较深入的理解，能够紧跟云计算的发展前沿，从具体应用场景出发，利用所学的云计算知识解决行业应用问题。
（四）坚持校企合作开发课程的理念本课程在设计与开发过程中始终坚持校企合作的理念，经常与大数据公司保持合作与联系，还经常深入到大数据培训公司及其相关企业进行调查研究，实时掌握企业对大数据人才的需求与任职要求，与企业一起研讨教学内容，探究教学方法，与企业合作开发设计课程。
《云计算与大数据》课程教学大纲
《云计算与大数据》课程教学大纲云计算与大数据课程教学大纲引言：云计算和大数据作为当今信息技术领域的热点，已经成为企业和个人处理海量数据和应对复杂业务需求的重要工具。
本文将为您介绍《云计算与大数据》课程的教学大纲，旨在帮助学生全面了解并掌握相关知识和技能。
一、课程简介1.1 课程背景随着互联网的快速发展和信息系统的日益复杂化，云计算和大数据技术的应用已经渗透到各个行业。
学习《云计算与大数据》课程，对于从事计算机相关领域的学生来说，具有举足轻重的意义。
1.2 课程目标通过本课程的学习，学生将能够：- 理解云计算和大数据的基本概念和原理- 掌握云计算和大数据的基本架构和技术- 能够运用云计算和大数据技术解决实际问题- 具备初步的云计算和大数据系统设计和实施能力二、教学内容2.1 云计算基础2.1.1 云计算概述- 云计算定义和特点- 云计算的分类和主要服务模式2.1.2 云计算基础架构- 虚拟化技术- 集群管理和资源调度2.1.3 云计算平台- 常见的云计算平台及其特点- 云计算环境搭建与配置2.2 大数据基础2.2.1 大数据概述- 大数据的定义和特点- 大数据对社会经济发展的影响2.2.2 大数据处理技术- 分布式文件系统- 分布式计算模型和编程框架2.2.3 大数据分析与挖掘- 数据预处理和清洗- 数据维度约简和特征提取- 数据挖掘算法2.3 云计算与大数据综合应用2.3.1 云计算与大数据融合发展- 云计算与大数据技术的关系- 云计算与大数据的典型应用场景2.3.2 云计算与大数据安全- 云计算与大数据安全的挑战- 云计算与大数据安全解决方案2.3.3 云计算与大数据的未来发展- 云计算与大数据技术的前景- 云计算与大数据行业趋势分析三、教学方法与评价方式3.1 教学方法- 理论讲授：系统详细介绍云计算与大数据相关知识- 实践操作：通过实验和项目案例，提升学生的实际操作能力- 讨论与互动：鼓励学生参与讨论，分享经验和见解3.2 评价方式- 平时成绩：包括考勤、作业、实验报告等表现- 期末考试：对学生的综合知识掌握能力进行考核- 项目评价：通过实际项目的完成情况评价学生的综合能力结语：通过本课程的学习，学生将全面了解云计算与大数据的基本概念、原理和应用，为今后从事相关领域工作打下坚实的基础。
《云计算》教材
《云计算》教材《云计算》教材第一章云计算概述1.1 云计算的定义1.2 云计算的发展历程1.3 云计算的特点1.4 云计算的分类1.4.1 公有云1.4.2 私有云1.4.3 混合云1.4.4 社交云1.5 云计算的应用领域第二章云计算架构2.1 云计算的基本架构2.2 云计算的关键技术2.2.1 虚拟化技术2.2.2 分布式计算技术2.2.3 大数据技术2.3 云计算的核心组件2.3.1 虚拟机管理器2.3.2 资源池2.3.3 服务编排和自动化管理2.4 云计算的安全性和可靠性第三章云计算服务模型3.1 基础设施即服务（IaaS）3.1.1 IaaS的定义3.1.2 IaaS的特点和优势3.1.3 IaaS的实现技术3.1.4 IaaS的应用案例3.2 平台即服务（PaaS）3.2.1 PaaS的定义3.2.2 PaaS的特点和优势3.2.3 PaaS的实现技术3.2.4 PaaS的应用案例3.3 软件即服务（SaaS）3.3.1 SaaS的定义3.3.2 SaaS的特点和优势3.3.3 SaaS的实现技术3.3.4 SaaS的应用案例第四章云计算的优势和挑战4.1 云计算的优势4.1.1 灵活性和可伸缩性4.1.2 资源池共享4.1.3 成本效益4.2 云计算的挑战4.2.1 安全和隐私问题4.2.2 管理和监控问题4.2.3 依赖供应商问题第五章云计算的法律和合规性5.1 云计算的法律法规5.2 云计算的隐私保护5.3 云计算数据的合规性要求5.4 云计算的合同和服务级别协议附件：附件1：云计算架构图附件2：云计算应用案例法律名词及注释：1、个人信息保护法：是指保护和管理个人信息，促进网络信息安全和高效运行的法律。
2、数据隐私：是指个人或组织拥有的、与个人身份相关的、非公开的信息。
3、服务级别协议：是一份协议，规定了云服务提供商与客户之间的服务质量承诺和责任。
云计算与大数据教学大纲
云计算与大数据教学大纲一、课程概述云计算与大数据是当今信息技术领域中发展迅速且具有重要影响力的技术方向。
本课程旨在为学生提供云计算和大数据的基本概念、原理、技术架构和应用实践的全面知识，培养学生具备云计算与大数据的分析、设计、开发和管理能力，以适应信息技术行业的发展需求。
二、课程目标1、使学生了解云计算和大数据的基本概念、特点和发展趋势。
2、掌握云计算的服务模型（IaaS、PaaS、SaaS）、部署模型（公有云、私有云、混合云）以及相关技术（虚拟化、分布式存储、分布式计算等）。
3、熟悉大数据的处理框架（Hadoop、Spark 等）、数据分析方法和数据可视化技术。
4、培养学生运用云计算和大数据技术解决实际问题的能力。
5、提高学生的创新思维和团队协作能力，为未来在相关领域的学习和工作打下坚实的基础。
三、课程内容1、云计算基础云计算的定义、特点和优势云计算服务模型（IaaS、PaaS、SaaS）云计算部署模型（公有云、私有云、混合云）虚拟化技术（服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化）2、云计算架构与技术分布式存储系统（HDFS、Ceph 等）分布式计算框架（MapReduce、Hadoop YARN 等）云计算平台管理（OpenStack、AWS、Azure 等）云计算安全与隐私保护3、大数据基础大数据的定义、特征和价值大数据处理流程（数据采集、存储、处理、分析、可视化）大数据存储技术（NoSQL 数据库、NewSQL 数据库等）4、大数据处理框架Hadoop 生态系统（Hadoop 核心组件、Hive、HBase 等）Spark 技术（Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming 等）大数据流处理技术（Kafka Streams、Flink 等）5、大数据分析与挖掘数据分析方法（描述性分析、预测性分析、规范性分析）数据挖掘算法（分类算法、聚类算法、关联规则挖掘等）大数据可视化技术（Tableau、PowerBI、Echarts 等）6、云计算与大数据应用案例企业云计算应用（云存储、云主机、云数据库等）大数据在互联网、金融、医疗、交通等领域的应用案例云计算与大数据融合的应用场景7、实验与项目实践云计算平台搭建与配置实验大数据处理与分析实验综合项目实践（基于云计算和大数据技术的应用开发）四、课程教学方法1、课堂讲授：讲解云计算和大数据的基本概念、原理和技术，使学生建立系统的知识体系。
云计算与分布式数据库技术
云计算与分布式数据库技术云计算是一种基于互联网的计算模式，它通过提供共享计算资源、存储和应用程序，使得用户能够按需获取和使用这些资源。
云计算技术的核心概念是将计算资源和服务集中管理，并通过网络提供给用户，从而实现资源的高效利用和弹性扩展。
分布式数据库技术是一种将数据分布在多个地理位置上的数据库技术。
它通过将数据存储在不同的节点上，实现了数据的分布式存储和处理。
分布式数据库技术的目的是提高数据的可靠性、可用性和性能，同时降低数据的存储和维护成本。
云计算与分布式数据库技术之间有着紧密的联系。
云计算为分布式数据库技术提供了强大的基础设施和平台，使得分布式数据库技术能够更好地满足大规模、高并发和高可用性的需求。
同时，分布式数据库技术也为云计算提供了可靠的数据存储和处理能力，使得云计算能够更好地支持各种应用场景。
在云计算与分布式数据库技术中，一些关键的知识点包括：1.云服务模型：包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
2.虚拟化技术：通过将物理计算资源虚拟化为多个虚拟资源，实现资源的高效利用和弹性扩展。
3.分布式存储技术：包括分布式文件系统、分布式对象存储和分布式块存储等。
4.分布式数据库架构：包括分布式数据库的设计、数据分片和分布式事务处理等。
5.数据一致性与可靠性：包括分布式数据库中的数据一致性保证、数据复制和数据备份等。
6.数据安全与隐私保护：包括数据加密、访问控制和安全审计等。
7.负载均衡与故障转移：通过负载均衡和故障转移技术，实现系统的高性能和高可用性。
8.云计算应用场景：包括云计算在云计算、大数据、人工智能等领域的应用。
以上是关于云计算与分布式数据库技术的一些关键知识点。
希望这些知识点能够帮助您更好地了解和掌握云计算与分布式数据库技术的基础知识和应用。
习题及方法：1.习题：云计算服务模型包括哪三种服务类型？根据云服务模型的知识点，可知云服务模型包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
大数据、云计算
大数据、云计算概念从技术上看，大数据[1]与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。
它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。
(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代[4]》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：V olume（大量）、V elocity（高速）、V ariety（多样）、V alue（价值）。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
[3]大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据。
2013年5月10日，阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。
借着大数据时代的热潮，微软公司生产了一款数据驱动的软件，主要是为工程建设节约资源提高效率。
在这个过程里可以为世界节约40%的能源。
抛开这个软件的前景不看，从微软团队致力于研究开始，可以看他们的目标不仅是为了节约了能源，更加关注智能化运营。
大数据教材PPT课件之《云计算》：第7章 虚拟化技术(三)
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建设一个Hadoop实验平台
核心层网络虚拟化 接入层网络虚拟化 虚拟机网络虚拟化 案例分析: VMware的网络虚拟化技术
7.4 网络虚拟化
接入层网络虚拟化
接入层虚拟化，可以实现数据中心接入层的分级设计。根据数据中心的走线要求， 接入层交换机要求能够支持各种灵活的部署方式和新的以太网技术。
拥塞通知
（IEEE 802.1Qau）
802.1Qbg
外部网络能够支持虚拟交换功能，对于虚拟交换网络范围内VM动 态迁移、调度信息，均通过LLDP扩展协议得到同步以简化运维
802.1Qbh
将远程交换机部署为虚拟环境中的策略控制交换机，而不是部署 成邻近服务器机架的交换机，通过多个虚拟通道，让边缘虚拟桥 复制帧到一组远程端口
10
7.4 网络虚拟化
23
7.5 桌面虚拟化
7.5.1 7.5.2 7.5.3
桌面虚拟化简介 技术现状 案例分析
7.5 桌面虚拟化
案例分析
VMware View的主要部件如下： View Connection Server（ View连接服务器） 接收到的远程桌面用户请求重定向到相应的虚拟桌面、物理桌面或终端服务器。 View Manager Security Server（View安全连接服务器） 可选组件 View Administrator Interface（ View管理接口程序） 用于配置View Connection Server、部署和管理虚拟桌面、控制用户身份验证。 View代理 安装在虚拟桌面依托的虚拟机、物理机或终端服务器上，安装后提供服务，可 由View Manager Server管理。
云计算与大数据的分布式存储与计算
云计算与大数据的分布式存储与计算在信息技术不断发展的时代，云计算和大数据成为了数字化时代最重要的两个概念之一。
云计算和大数据的发展为各行各业带来了巨大的变革和发展机遇。
而在大数据应用中，分布式存储与计算则成为了必不可少的一环。
本文将详细介绍云计算与大数据的分布式存储与计算的概念、应用及其优势。
一、云计算与大数据的概念云计算是指通过网络将计算资源（如计算机、存储、网络、软件等）进行集中管理和动态调度，以满足用户对计算机资源的需求。
它通过云服务模式（如软件即服务、平台即服务、基础设施即服务等）将计算能力以服务的形式提供给用户，实现了资源共享和按需使用。
大数据是指规模极大、种类繁多且更新速度快的数据集合，这些数据无法使用传统的数据处理工具进行管理和分析。
大数据的特点主要包括巨大的数据量、多样化的数据类型和高速度的数据产生。
大数据的应用领域非常广泛，包括市场分析、精准营销、智能制造、医疗健康等。
二、分布式存储与计算分布式存储与计算是指将数据分散存储在多个节点上，并通过网络进行协同计算和管理的一种技术架构。
它通过将数据分散存储在多个节点上，使得数据的读写操作可以并行进行，极大地提高了数据的处理速度和吞吐量。
同时，分布式计算可以利用多台计算机的计算能力进行协同计算，提高计算效率和处理能力。
分布式存储与计算的核心技术包括数据划分、数据复制、数据一致性和任务调度等。
数据划分是将数据划分成多个子集，分别存储在不同的节点上，以实现数据的并行处理。
数据复制是为了提高数据的可靠性和可用性，在不同的节点上进行数据的冗余存储。
数据一致性是指在分布式环境下，不同节点之间的数据保持一致性。
任务调度是根据任务的特性和资源的负载情况，将任务分发给多个节点，实现任务的并行计算和负载均衡。
三、云计算与大数据的分布式存储与计算应用1. 分布式文件系统分布式文件系统是一种将大文件分块存储在多个节点上，通过网络实现文件的协同读写和管理的系统。
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常见分布式并发控制方法
1.基于锁机制的并发控制方法 事务对任何数据的操作均须先申请该数据项的锁,只有 申请到锁,即加锁成功后才可对数据进行操作。 2.基于时间戳的并发控制方法 赋予每个事务唯一的时标，事务的执行等效于按时标 次序串行执行，如果发生冲突，则通过撤销并重新启 动一个事务来解决 3.乐观并发控制方法 将写操作的结果暂存，在事务结束后，通过一项专门 的检测来检验事务的执行是否可串行化，如果可以， 才把写操作的结果永久化，否则将重新启动该事务。
分布式计算基本概念和基本原则 hadoop系统介绍 分布式文件系统 MapReduce计算模型 分布式协同控制 spark计算框架 Flink计算框架
分布式计算
传统上认为，分布式计算是一种把需要进行大量 计算的数据分割成小块，由多台计算机分别计算，再 上传运算结果后，将结果合并起来得出最后结果的计 算方式。 分布式计算一般是指通过网络将多个独立的计算 节点(即物理服务器)连接起来共同完成一个计算任务 的计算模式。 广义定义：即使是在同一台服务器上运行的不 同进程，只要通过消息传递机制而非共享全局数据的 形式来协调，并用于共同完成某个特定任务的计算， 也被认为是分布式计算。
分布式计算基本概念和基本原则 hadoop系统介绍 分布式文件系统 MapReduce计算模型 分布式协同控制
分布式计算基本概念和基本原则 hadoop系统介绍 分布式文件系统 MapReduce计算模型 分布式协同控制 spark计算框架 Flink计算框架
Map就是将一个任务分解成为多个任务 Reduce就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得 出最后的分析结果。 机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分， 然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提 高计算效率，对于计算集群的扩展提供很好的设计保 证。任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果 再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。 MapReduce模型用户通过设定Map功能将一组key/value 对转换为一组中间key/value对。然后，Reduce功能将 具有相同中间key值的中间value值进行整合，从而得 到计算结果。
MapReduce概述
MapReduce执行流程
mapreduce结构示意图
MapReduce实现和架构
MapReduce实现和架构
分布式计算基本概念和基本原则 hadoop系统介绍 分布式文件系统 MapReduce计算模型 分布式协同控制
分布式计算基本概念和基本原则 hadoop系统介绍 分布式文件系统 MapReduce计算模型 分布式协同控制 spark计算框架 Flink计算框架
分布式计算
李天目博士
主讲
分布式计算
云计算是由分布式计算（Distributed Computing）、 并行计算（Parallel Computing）发展而来的。 云计算根据需求访问计算机和存储系统，将计算并非 在本地计算机或远程服务器中，而是分布在大量的分布式 计算机上运行。 因而分布式计算和并行计算是实现云计算的技术支撑。
Google Chubby系统架构
分布式计算基本概念和基本原则 hadoop系统介绍 分布式文件系统 MapReduce计算模型 分布式协同控制 spark计算框架 Flink计算框架
Spark 是加州大学伯克利分校 AMP 实验室开 发通用内存并行计算框架。Spark 在 2013 年 6 月进 入 Apache 成为孵化项目，8 个月后成为Apache 顶级 项目，速度之快足见过人之处，Spark 以其先进的设 计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着 Spark 推 出了 Spark SQL、Spark Streaming、MLLib 和 GraphX 等组件，也就是 BDAS（伯克利数据分析栈）， 这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台。从各 方面报道来看 Spark希望替代 Hadoop 在大数据中的 地位，成为大数据处理的主流标准。
Hadoop大事记
扩容能力（Scalable）：能可靠地（reliably） 存储和处理千兆字节（PB）数据。 成本低（Economical）：可以通过普通机器组成 的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计 可达数千个节点。 高效率（Efficient）：通过分发数据，hadoop可 以在数据所在的节点上并行地（parallel）处理它们， 这使得处理非常的快速。 可靠性（Reliable）：hadoop能自动地维护数据 的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署 （redeploy）计算任务。
Spark 简介
1.运行速度快 Spark 拥有 DAG 执行引擎，支持在内存中对数据 进行迭代计算。数据从磁盘读取速度是 Hadoop MapReduce 的 10 倍以上，从内存中读取，速度可以 高达 100 多倍。
Spark 简介
2.易用性好 Spark 不仅支持 Scala 编写应用程序，而且支持 Java 和 Python 等语言进行编写。 3.通用性强 Spark 生态圈即 包含了 Spark Core、Spark SQL、 Spark Streaming、MLLib 和 GraphX 等组件。
常见分布式并发控制方法
4.基于版本的并发控制方法 多用户版本允许用户把初始数据读取到自己的工作区， 用户在工作区内对数据进行操作，并用版本来记录每 次操作的结果。任务结束时，利用EDBMS(工程数据库 管理系统)的版本合并功能对版本进行管理，如指定、 合并或者删除版本。 5.基于事务类的并发控制方法 把数据库的不同部分划为不同的冲突类，一个事务可 以属于多个冲突类，每个冲突类设一个主节点。读事 务可在任何节点执行，而写事务只在冲突类的主节点 执行，并所有节点。
hadoop特点
分布式计算基本概念和基本原则 hadoop系统介绍 分布式文件系统 MapReduce计算模型 分布式协同控制 spark计算框架 Flink计算框架
文件系统概述
文件系统是操作系统的一个重要组成部分，通过操作 系统管理存储空间象，向用户提供统一的、对象化的 访问接口，屏蔽对物理设备的直接操作和资源管理。 本地文件系统（Local File System）是指文件系统管 理的物理存储资源直接连接在本地节点上，处理器通 过系统总线可以直接访问。 分布式文件系统（Distributed File System）是指文 件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节 点上，而是通过计算机网络与节点相连。 Google开发了可扩展的分布式文件系统GFS（Google File System）,引起业界的高度重视，开发多种类似 文件系统，如HDFS。
分布式计算和并行计算的比较
分布式计算和并行计算共同点，都是将大任务化为小任 务。但是分布式的任务互相之间有独立性，并行程序并行处 理的任务包之间有很大的联系。 分布式计算中，上个任务的结果未返回或者是结果处理 错误，对下一个任务的处理几乎没有什么影响。对实时性能 要求不高，允许有错误。 并行计算的每一个任务块都是必要的，没有浪费的分割 的，就是每个任务包都要处理，而且计算结果相互影响，就 要求每个的计算结果要绝对正确，而且在时间上要尽量做到 同步。 并行计算和分布式计算在很多时候是同时存在的。例如， 一个系统在整体上采用多个节点进行分布式计算，节点之间 靠消息传递保持协同，而在每个节点内部又采用并行计算来 提高性能，这种计算模式就可以称为分布式并行计算。
并行计算
并行计算一般是指许多指令得以同时进行的计算模式，其 实就是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。 时间并行即流水线技术，指在程序执行时多条指令重叠进 行操作的一种准并行处理实现技术。 空间并行使用多个处理器执行并发计算，当前研究的主要 是空间的并行问题。 单指令流多数据流（SIMD）是一种采用一个控制器来控制 多个处理器，同时对一组数据（又称“数据向量”）中的每一 个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。 多指令流多数据流（MIMD），是使用多个控制器来异步地 控制多个处理器，从而实现空间上的并行性的技术。
hadoop特点
hadoop项目组成
扩容能力（Scalable）：能可靠地（reliably） 存储和处理千兆字节（PB）数据。 成本低（Economical）：可以通过普通机器组成 的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计 可达数千个节点。 高效率（Efficient）：通过分发数据，hadoop可 以在数据所在的节点上并行地（parallel）处理它们， 这使得处理非常的快速。 可靠性（Reliable）：hadoop能自动地维护数据 的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署 （redeploy）计算任务。
2004年-- 最初的版本(现在称为HDFS和MapReduce) 2005年12月-- Hadoop在20个节点上稳定运行 2006年1月-- Doug Cutting加入雅虎 2006年2月-- Apache Hadoop项目正式启动 2006年2月-- 雅虎的网格计算团队采用Hadoop 2007年4月-- 研究集群达到两个1000个节点的集群 2008年4月-- 赢得世界最快1 TB数据排序在900个节点 上用时209秒。 2008年10月-- 研究集群每天装载10 TB的数据。 2009年3月-- 17个集群总共24 000台机器。 2009年4月-- 赢得每分钟排序，59秒内排序500 GB(在 1400个节点上)和173分钟内排序100 TB数据(在3400个 节点上)。
分布式计算基本概念和基本原则 hadoop系统介绍 分布式文件系统 MapReduce计算
hadoop系统介绍
Hadoop是由Apache基金会开发，设计用来在由 通用计算设备组成的大型集群上执行分布式应用的基 础框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下， 开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存 储。 Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模 数据的软件平台。
Hadoop 集群的简化视图